在graph-tool中从邻接矩阵创建加权图，Python接口

Question

我应该如何在Python中使用graph-tool库，从一个邻接矩阵创建图形？假设我们有一个叫做adj的邻接矩阵。

我现在的做法是这样的：

        g = graph_tool.Graph(directed = False)
        g.add_vertex(len(adj))
        edge_weights = g.new_edge_property('double')
        for i in range(adj.shape[0]):
            for j in range(adj.shape[1]):
                if i > j and adj[i,j] != 0:
                    e = g.add_edge(i, j)
                    edge_weights[e] = adj[i,j]

但是我觉得这样做不太对，有没有更好的解决方案呢？

（我想这个问题的合适标签应该是graph-tool，但我不能添加，能不能请有权限的好心人帮忙加上这个标签呢？）

Answer 1

import numpy as np
import graph_tool.all as gt

g = gt.Graph(directed=False)
adj = np.tril(adj)
g.add_edge_list(np.transpose(adj.nonzero()))

如果没有使用 np.tril，邻接矩阵里会出现2，而不是1，因为每条边会被计算两次。像 gt.num_edges() 这样的函数也会得到错误的结果。

Answer 2

这应该是对Tiago的回答的评论，但我没有足够的声望来发表评论。

在最新版本（2.26）的graph_tool中，我觉得缺少一个转置操作。邻接矩阵中的i,j这个位置表示的是从顶点j到顶点i的边的权重，所以应该是

g.add_edge_list(transpose(transpose(adj).nonzero()))

Answer 3

这是对Tiago回答的扩展，主要是针对加权图的内容：

adj = numpy.random.randint(0, 10, (100, 100)) # a random directed graph
idx = adj.nonzero()
weights = adj[idx]
g = Graph()
g.add_edge_list(transpose(idx)))

#add weights as an edge propetyMap
ew = g.new_edge_property("double")
ew.a = weights 
g.ep['edge_weight'] = ew

Answer 4

Graph-tool现在有了一个新功能，可以将一系列边添加到图中。举个例子，你现在可以这样做：

import graph_tool as gt
import numpy as np
g = gt.Graph(directed=False)
adj = np.random.randint(0, 2, (100, 100))
g.add_edge_list(np.transpose(adj.nonzero()))